La technique d'animation simule le mouvement des objets spongieux

Les animateurs pourraient créer des personnages rebondissants, extensibles et squishy plus réalistes pour des films et des jeux vidéo grâce à une nouvelle méthode de simulation développée par des chercheurs du MIT.

Leur approche permet aux animateurs de simuler des matériaux caoutchouteux et élastiques d'une manière qui préserve les propriétés physiques du matériau et évite les pièges comme l'instabilité.

La technique simule des objets élastiques pour l'animation et d'autres applications, avec une fiabilité améliorée par rapport à d'autres méthodes. En comparaison, de nombreuses techniques de simulation existantes peuvent produire des animations élastiques qui deviennent irrégulières ou lentes ou peuvent même se décomposer entièrement.

Pour atteindre cette amélioration, les chercheurs du MIT ont découvert une structure mathématique cachée dans les équations qui capturent comment les matériaux élastiques se déforment sur un ordinateur. En tirant parti de cette propriété, connue sous le nom de convexité, ils ont conçu une méthode qui produit systématiquement des simulations précises et physiquement fidèles.

« Le regard des animations dépend souvent de la façon dont nous simulons avec précision la physique du problème », explique Leticia Mattos da Silva, étudiante diplômée du MIT et auteur principal d'un article sur cette recherche. « Notre méthode vise à rester fidèle aux lois physiques tout en donnant plus de contrôle et de stabilité aux artistes d'animation. »

Au-delà de l'animation 3D, les chercheurs voient également des utilisations futures potentielles dans la conception d'objets élastiques réels, tels que des chaussures flexibles, des vêtements ou des jouets. La méthode pourrait être étendue pour aider les ingénieurs à explorer comment les objets extensibles se produiront avant leur construction.

Elle est rejointe sur le journal par Silvia Sellán, professeure adjointe d'informatique à l'Université Columbia; Natalia Pacheco-Tallaj, étudiante diplômée du MIT; et l'auteur principal Justin Solomon, professeur agrégé du Département de génie électrique et informatique du MIT et leader du groupe de traitement des données géométriques dans le laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL). La recherche sera présentée à la conférence Siggraph.

Véridique à la physique

Si vous déposez une boule de caoutchouc sur un plancher en bois, il rebondit. Les téléspectateurs s'attendent à voir le même comportement dans un monde animé, mais recréer une telle dynamique de manière convaincante peut être difficile. De nombreuses techniques existantes simulent des objets élastiques utilisant des résolveurs rapides qui échangent le réalisme physique pour la vitesse, ce qui peut entraîner une perte d'énergie excessive ou même une défaillance de simulation.

Des approches plus précises, y compris une classe de techniques appelées intégrateurs variationnelles, préservent les propriétés physiques de l'objet, telles que son énergie ou son élan totale, et, de cette manière, imitent le comportement réel de plus près. Mais ces méthodes sont souvent peu fiables car elles dépendent d'équations complexes difficiles à résoudre efficacement.

Les chercheurs du MIT ont abordé ce problème en réécrivant les équations des intégrateurs variationnels pour révéler une structure convexe cachée. Ils ont brisé la déformation des matériaux élastiques dans un composant extensible et un composant de rotation, et ont constaté que la partie extensible forme un problème convexe bien adapté pour des algorithmes d'optimisation stables.

« Si vous regardez simplement la formulation d'origine, elle semble entièrement non convexe. Mais parce que nous pouvons la réécrire pour que ce soit convexe dans au moins certaines de ses variables, nous pouvons hériter de certains avantages des algorithmes d'optimisation convexe », dit-elle.

Ces algorithmes d'optimisation convexes, lorsqu'ils sont appliqués dans les bonnes conditions, sont livrés avec des garanties de convergence, ce qui signifie qu'elles sont plus susceptibles de trouver la bonne réponse au problème. Cela génère des simulations plus stables au fil du temps, évitant des problèmes comme une boule de caoutchouc rebondissante perdant trop d'énergie ou explosant de mi-animation.

L'un des plus grands défis auxquels les chercheurs ont été confrontés a été de réinterpréter la formulation afin qu'ils puissent extraire cette convexité cachée. Certains autres travaux ont exploré la convexité cachée dans les problèmes statiques, mais il n'était pas clair si les structures restaient solides pour des problèmes dynamiques comme la simulation d'objets élastiques en mouvement, dit Mattos da Silva.

Stabilité et efficacité

Dans les expériences, leur solveur a pu simuler un large éventail de comportements élastiques, des formes rebondissantes aux caractères squishy, ​​avec la préservation des propriétés physiques importantes et la stabilité sur de longues périodes. D'autres méthodes de simulation ont rapidement rencontré des problèmes: certains sont devenus instables, provoquant un comportement erratique, tandis que d'autres ont montré un amortissement visible.

« Parce que notre méthode démontre plus de stabilité, elle peut donner aux animateurs plus de fiabilité et de confiance lors de la simulation de tout ce qui est élastique, que ce soit quelque chose du monde réel ou même quelque chose de complètement imaginaire », dit-elle.

Bien que le solveur ne soit pas aussi rapide que certains outils de simulation qui hiérarchisent la vitesse plutôt que la précision, il évite que de nombreux compromis ces méthodes effectuent. Par rapport à d'autres approches basées sur la physique, il évite également la nécessité de solveurs complexes et non linéaires qui peuvent être sensibles et sujets à l'échec.

À l'avenir, les chercheurs souhaitent explorer des techniques pour réduire davantage les coûts de calcul. De plus, ils veulent explorer des applications de cette technique dans la fabrication et l'ingénierie, où des simulations fiables de matériaux élastiques pourraient soutenir la conception d'objets du monde réel, comme les vêtements et les jouets.

« Nous avons pu relancer une ancienne classe d'intégrateurs dans notre travail. Je suppose qu'il existe d'autres exemples où les chercheurs peuvent revoir un problème pour trouver une structure convexité cachée qui pourrait offrir de nombreux avantages », dit-elle.